python运行加速的几种方式
一、总结
1、使用pypy
2、减少函数化调用
3、减少文件的打开即with的调用,将这一调用放在for循环前面,然后传递至后面需要用到的地方
4、if函数判断条件多的尽量在前面
全面加速(pypy)
二、全面加速(pypy)
将python换为pypy,在纯python代码下,pypy的兼容性就不影响使用了,因为一些纯python的代码常常会用pypy进行一下加速
测试代码,for循环10000000次
start = time.time() for i in range(10000000): print(i,end="\r") end = time.time() print(f"耗费时间{end-start}秒>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>")
pypy的耗时为:
而python耗时为
大致三倍,但是循环越多估计越快,据说有6倍左右
二、减少文件的打开即with的调用
原代码的with在调用函数内,即每次调用函数都要打开并关闭文件,造成大量耗时
def BMES(word,tag): with open(r"J:\PyCharm项目\学习进行中\NLP教程\NLP教程\数据集\词性标注\nature2ner.txt","a+",encoding="utf-8")as f_: if len(word) == 1: """单字""" f_.write(word + " " + f"S-{tag.upper()}" + "\n") else: """多字""" for index, word_ in enumerate(word): if index == 0: f_.write(word_ + " " + f"B-{tag.upper()}" + "\n") elif 0 < index < len(word) - 1: f_.write(word_ + " " + f"M-{tag.upper()}" + "\n") else: f_.write(word_ + " " + f"E-{tag.upper()}" + "\n") #后续在多个if-elif-else中调用
耗时为
tqdm预估时间在15~25个小时左右跳动
将with放在循环前面
如
将with的内容作为f_传递进来
后的耗时为:
测试如下:
import os, warnings,time,tqdm def txt(word): with open("ceshi.txt","a+",encoding="utf-8")as f: if len(str(word))<=2: word+=100 f.write(str(word)+"\n") elif 2<len(str(word))<=4: word+=200 f.write(str(word)+"\n") else: f.write(str(word) + "\n") if __name__=="__main__": start = time.time() for i in tqdm.tqdm(range(100000)): txt(i) end = time.time() print(f"耗费时间{end-start}秒>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>")
耗时结果为:
将文件的打开即with的调用放在外面
import os, warnings,time,tqdm def txt(f,word): if len(str(word))<=2: word+=100 f.write(str(word)+"\n") elif 2<len(str(word))<=4: word+=200 f.write(str(word)+"\n") else: f.write(str(word) + "\n") if __name__=="__main__": start = time.time() with open("ceshi.txt", "a+", encoding="utf-8")as f: for i in tqdm.tqdm(range(100000)): txt(f,i) end = time.time() print(f"耗费时间{end-start}秒>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>")
耗时为
结论:快了119倍,而实际加速远远大于这个倍数
三、if判断靠前
如:
if tag in ["nts", "nto", "ntc", "ntcb", "ntcf", "ntch", "nth", "ntu", "nt"]: BMES(f_,i2, tag="ORG") elif tag in ["nb", "nba", "nbc", "nbp", "nf", "nm", "nmc", "nhm", "nh"]: BMES(f_,i2, tag="OBJ") elif tag in ["nnd", "nnt", "nn"]: BMES(f_,i2, tag="JOB") elif tag in ["nr", "nrf"]: BMES(f_,i2, tag="PER") elif tag in ["t"]: BMES(f_,i2, tag="TIME") elif tag in ["ns", "nsf"]: BMES(f_,i2, tag="LOC") else: for i3 in list(i2): f_.write(i3 + " " + f"O" + "\n")
满足条件的可以先跳出判断
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